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(可选)Session鉴权 Session鉴权概述 Session模块的主要作用是实现与公有云资源的鉴权,并初始化ModelArts SDK Client、OBS Client。当成功建立Session后,您可以直接调用ModelArts的SDK接口。 ModelArts开发环境
删除网络资源 功能介绍 删除指定网络资源。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE /v1/{project_id}/networks/{network_name}
service [Unit] Description=buildkitd After=network.target [Service] ExecStart=/usr/local/buildkit/bin/buildkitd [Install] WantedBy=multi-user
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下载数据 在AI Gallery中,您可以下载满足业务需要的数据集。 前提条件 注册并登录华为云,且创建好OBS桶用于存储数据。 下载数据集 登录“AI Gallery”。 选择“资产集市 > 数据集”,进入数据页面,该页面展示了所有共享的数据集。 搜索业务所需的数据集,请参见查找和收藏资产。
状态码 状态码 描述 200 OK 400 Bad Request 401 Unauthorized 403 Forbidden 500 Server Internal Error 错误码 请参见错误码。 父主题: APP认证管理
按需计费 按需计费是一种先使用再付费的计费模式,适用于无需任何预付款或长期承诺的用户。本文将介绍按需计费资源的计费规则。 适用场景 按需计费适用于资源需求波动的场景,例如面向ToC业务的AIGC推理场景,客户业务量会随时间有规律的波动,按需计费模式能大幅降低客户的业务成本。可在运
使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类 随着科技发展与人们生活质量的快速提升,生活垃圾分类成为当下越来越热门的话题,常见的生活垃圾分为厨余垃圾蛋壳、厨余垃圾水果果皮、可回收物塑料玩具、可回收物纸板箱、其他垃圾烟蒂、其他垃圾一次性餐盒、有害垃圾干电池、有害垃圾
使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类 随着科技发展与人们生活质量的快速提升,生活垃圾分类成为当下越来越热门的话题,常见的生活垃圾分为厨余垃圾蛋壳、厨余垃圾水果果皮、可回收物塑料玩具、可回收物纸板箱、其他垃圾烟蒂、其他垃圾一次性餐盒、有害垃圾干电池、有害垃圾
通过Token认证的方式访问在线服务 如果在线服务的状态处于“运行中”,则表示在线服务已部署成功,部署成功的在线服务,将为用户提供一个可调用的API,此API为标准Restful API。在集成至生产环境之前,需要对此API进行调测,您可以使用以下方式向在线服务发起预测请求: 方
queue=False) // AI Gallery不支持应用将事件放入队列中,必须将queue设置为false。 demo.launch(server_name=POD_IP, root_path=ROOT_PATH) //指定应用启动路径。 创建AI应用 登录AI Gallery
命令。为了方便理解,下面将ModelArts CLI统称为ma-cli。ma-cli支持用户在ModelArts Notebook及线下虚拟机中与云端服务交互,使用ma-cli命令可以实现命令自动补全、鉴权、镜像构建、提交ModelArts训练作业、提交DLI Spark作业、OBS数据复制等。
更新网络资源 功能介绍 更新指定网络资源。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI PATCH /v1/{project_id}/networks/{network_name}
更新服务配置 功能介绍 更新模型服务配置。也可以使用此接口启停服务。 公共池中挂载密钥,支持HCS第三方用户使用secret_volumes字段来进行密钥修改,且不提供UI界面,只能通过内部接口进行调用。 支持在modelarts边缘服务通过service_secrets来修改挂载密钥管理当中的密钥。
发布免费算法 在AI Gallery中,您可以将个人开发的算法免费分享给他人使用。 前提条件 在ModelArts的算法管理中已准备好待发布的算法。创建算法的相关操作请参见创建算法。 创建算法时,算法代码存储的OBS桶内不能存在文件和文件夹重名的情况,这样算法可能会发布失败。如果算法发布成功,则代码开放会失败。
Python Interpreter”,单击设置图标,再单击“Add”,添加一个新的interpreter。 选择“Existing server configuration”,在下拉菜单中选择上一步配置好的SSH configuration,单击“Next”。 配置Python
{ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES} python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model ${model_path} \ --max-num-seqs=256 \ --max-model-len=4096 \
用于连接ModelArts服务并在ModelArts资源上执行管理命令。ma-cli支持用户在ModelArts Notebook及线下虚拟机中与云端服务交互,使用ma-cli命令可以实现命令自动补全、鉴权、镜像构建、提交ModelArts训练作业、提交DLI Spark作业、O
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Cluster。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格:不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间:至少200GB。 Ascend资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。